多径信道对信号影响的仿真和分析
实验二 多径传播

实验二 多径传播一、实验目的通过实验掌握多径传播、信道的频率选择性、相干带宽等概念,理解多径信道对信号传输的影响。
二、实验原理多径信道指信号传输的路径不止一条,接收端同时收到来自多条传输路径的信号,这些信号可能同向相加或反向相消。
由于各径时延差不同,每径信号的衰减不同,因此数字信号经过多径信号后有码间干扰。
通常情况下,如果信号的码元间隔远大于多径间的最大时延差,此时信号经过多径后不会产生严重的码间干扰;相反,如果信号码元间隔与多径间的时延差可比,则信号经过多径传输后会产生严重的码间干扰,此时接收端需要考虑采用均衡和其他消除码间干扰的方法才能正确接收信号。
由于多径,信道幅频特性不为常数,对某些频率产生较大的衰减,对某些频率的衰减小,即信道具有频率选择性。
当输入信号的带宽远小于信道带宽时(第一个零点带宽),则信道对输入信号的所有频率分量的衰减几乎相同,这种情况下,信号经历平坦性衰减,当输入信号的带宽与信道带宽可比时,此时信号各频率分量经过信道的衰减不同,即信号经过了频率选择性的衰减。
通常可用信道的时延扩展m τ来表示信道的多径扩展情况,多径时延扩展的倒数称为信道的相干带宽m B τ1=,设输入信号的码元间隔为s T ,当s BT >>1时,信号的衰减是平坦的;反之,信号的衰减是频率选择性的。
数字信号经过多径非时变信道后,输出信号为)()(1i Li i t b t s τμ-=∑=从频域观点看)()())(()(21f H f B e f B f S i f j Li i ==-=∑τπμ三、实验内容设三径信道5.01=μ,707.02=μ,5.03=μ,01=τ,s 12=τ,s 23=τ。
1. 用Matlab 画出信道的幅频响应特性和相频响应特性;实验代码:clc,clear allf=-2:0.001:2h1=0.5*exp(-j*2*pi*f*0)h2=0.707*exp(-j*2*pi*f*1)h3=0.5*exp(-j*2*pi*f*2)h=h1+h2+h3subplot(2,1,1)plot(f,h)grid onaxis([-2 2 -0.5 2])subplot(2,1,2)plot(f,angle(h)/pi)grid on实验结果:图1-信道的幅频特性与相频特性2. 设信道输入信号为)()(s n n nT t g a t b -=∑,其中 ,1=s T ,n a 随机取0或1,画出输出信号波形;实验代码:<Ts=1代码>s T t ≤0其他 ⎩⎨⎧=01)(t gclc ,clear alla = rand(1,1000)<0.5;sample=8; %每个码元的抽样点数Ts=1dt=1/sample %抽样时间间隔f=-2:0.01:2N=100 %码元数t=0:dt:(N*sample-1)*Ts*dtbt=0;for i=1:1000bt=bt+a(i)*((t>0+i*Ts)-(t>Ts+i*Ts))endst=0.5*bt+0.707*[zeros(1,sample),bt(1:length(t)-sample)]+0.5*[zeros(1, 2*sample),bt(1:length(t)-2*sample)];subplot(2,2,1)plot(t,bt,'LineWidth',2)title('输入信号')grid onaxis([20 40 -0.5 1.5]);SF=abs(sig_spec(bt,t,dt,f))subplot(2,2,2)plot(f,SF,'LineWidth',2)title('输入信号的幅度谱')axis([-2 2 0 60]);grid onsubplot(2,2,3)plot(t,st,'LineWidth',2)title('输出信号')grid onaxis([20 40 -0.5 2]);SF1=abs(sig_spec(st,t,dt,f));subplot(2,2,4)plot(f,SF1,'LineWidth',2)title('输出信号的幅度谱')axis([-2 2 0 60]);grid on实验结果:图2-单极性NRZ 信号(Ts=1)经过多径信道后的输出与幅度谱示意图3 .同(2)相同形式的输入信号,但8 s T ,画出输出信号波形。
OFDM系统中MMSE与LS信道估计算法的比较研究

OFDM系统中MMSE与LS信道估计算法的比较研究第22卷第2期2009年4月四川理工学院学报(自然科学版)JournalofSichuanUniversityofScience&Engineering(NaturalScienceEdition)文章编号:1673-1549(2009)02-0091-03OFDM系统中MMSE与LS信道估计算法的比较研究陈明举(四川理工学院自动化与电子信息学院,四川自贡643000)摘要:文章介绍了OFDM系统中插入导频的Ls信道估计与MMSE信道估计两种算法,通过试验仿真说明了MMSE信道估计算法对系统性能的提升要优于Ls信道估计算法,但MMSE信道估计算法的计算量大于LS信道估计算法.关键词:正交频分复用技术;最小均方误差估计;最小平方法中图分类号:TN911.3文献标识码:A引言最近几年,正交频分复用技术OFDM(Orthogonal FrequencyDivisionMultiplexing)在新一代高数据率通信分为多个频谱不相交的子信道,每个子信道由不同的信境,OFDM系统中的多个载波相互正交,一个符号持续时间内包含有整数个载波周期,每个载波频点和相邻载波零点重叠,这种载波间的部分重叠提高了频带利用率,而且正交多载波的利用,使信道衰落引起的突发误码分散到不相关的子信道上,变为随机性误码,有效地前已经被IEEE802.1la和DVB等国际标准所采纳.移动无线通信环境可以表征为一个多径衰落信道,多径信道对通信的影响主要表现在两个方面:一方面由于存在多条传输路径,接收端接收到的信号表现为发送信号的叠加,这就需要采用均衡技术恢复原始信息;另一方面由于信道的时变特性,而且存在着各种人为和自然噪声以及由于多径效应带来的码间干扰,每一条路径都受到不同幅度的衰落和相移.因此,信号经过无线信发送信息流进行适当编码,再在接收端进行组合,但在了消除信道本身的影响,需要在接收端对信道进行估计,并依据估计出的信道构建逆系统对信道进行均衡. 理想的情况是通过信道估计与均衡得到等效的平坦无类…:利用导频的方法(ChannelEstimationBasedPilot) 和盲估计的方法(BlindEstimation).本文主要研究基于导频处信道估计方法的最小平方法(LS,leastsquare)和最小均方误差法(MMSE,minimummean—squareer. ror).l基于导频的信道估计基于导频的信道估计,即在发送数据流中插入导频符号,在接收端利用这些已知的导频符号进行信道估率轴方向和时间轴方向上进行插入.基于导频的信道估计算法的基本过程是:在发送端适当位置插入导频,接收端利用导频信号恢复出导频位置的信息,然后根据信道的时域和频域的相关性,有最小平方法(Ls)和最小均方误差法(MMSE).基于导频的信道估计方法系统框图如图1所示:作者简介:陈明举(1982一),男,重庆大足人,硕士,主要从事多媒体通信方面的研究. 92四川理工学院学报(自然科学版)2009年4月串,并变换导频插入瑚魏癣图1导频插入估计系统规定输入信号为X(k),插入导频为(n),经过IFrr变换后的时域输入信号为(n).信道传输函数为h(n),其频域表示为H(k).高斯噪声为W(/7,),频域表示为W(k),接收信号为Y(n),频域表示为Y(k),抽取导频为(m),其中k=0,1,…,N一1,m=0,1,…,M一1,n:0,1,…函数在各频点的估计值为17(k),在导频点的估计值为().只考虑导频在信道中传输,则有:(m)=(m)He(m)+(m)其中,(m)为离散高斯噪声频域表示在导频点的值,日.(m)是日(k)在导频点的值.令8=(m)一(m),信道估计值为17.(m),Ls估计算法希望方差ETa,最小,则:s8=min{(一XP7p.)(—XP.))(1)=0j=,.==H+1~p(2)1P由式(2)可见,基于Ls准则的信道估计算法结构简单,是,在Ls估计中并未利用信道的频域与时域的相关特性,并且估计时忽略了噪声的影响,而实际中信道估计值对噪声的影响是比较敏感的,在信道噪声较大时,估计的准确性便大大降低,从而影响数据子信道的参数估计.LS估计算法的均方误差为:MSE:trace{E[(.一H)?(17.一日)]}=trace{()}(3)式中trace()表示对矩阵求迹,根据式(2)和式(3)可知,当选取一定的导频信号,使其模1l比较大^rAP由于选取能量较大的导频信号,将会造成一定传输功率的损失,因此在实际应用中需要权衡考虑.LS算法受高斯白噪声和子载波间干扰(ICI)的影响小均方误差(MMSE)的信道估计算法,对于ICI和高斯基础上进行的.设(m)的MMSE估计为(m),MMSE算法希望El.(m)一(m)l最小,则:疗P,Ⅲ,sE(m)=RH,()…()R疗P,Ls(m)=R()(m)(()H()+((m)(m)))疗.(m)(4)H表示共扼转置,为高斯噪声方差,且有:R)=E{HP(m)HP(m)}R(),(m)=E{He(m)疗尸,(m)}RH()疗,Ls(m)=E{HP,L5(,n)疗P,(m)}(5)信道响应的MMSE估计在进行最优化问题求解时式(4)可以看出,进行MMSE信道估计要进行矩阵+(X(m)X(m))的求逆运算,由于其中的(X(m)(m))在不同的OFDM符号内不同,它的逆矩阵在每一个OFDM符号内进行更新,当OFDM 系统的子信道数目N增大时,矩阵的运算量也会变得十分巨大,计算复杂度较高.2试验仿真采用BPSK--OFDM系统,带宽为2MHz,子载波的Ls算法进行仿真试验,分别作出两种信道的估计算法的均方误差(MSE,meansquarederror),误码率(SER,sym—bolErrorRate)与信噪比(SNR,signalnoiseratio)的关系曲线如图2,图3所示:由图2,图3可知,随着信噪比的增加两种估计算法的均方误差与误码率都逐渐减小,在相同的信噪比下, MMSE算法的均方误差和误码率都小于Ls算法,MMSE 信道估计算法对系统性能的提升要优于Ls信道估计算法,在均方误差为l0~~10的时候,MMSE相对于Ls算法在信噪比上有接近3d一5BdB的性能提升.但是, MMSE方法时接收端需要知道信道的先验知识,考虑了嗓声与子载波间的影响,同时还要进行矩阵的求逆运算,因此MMSE算法的最大的缺点就是计算量太大, 实现起来对硬件的要求比较高,在实际应用中,实现难度很大.带码制基编调●●—●]第22卷第2期陈明举:OFDM系统中MMSE与LS信道估计算法的比较研究93 芒uJE∞—了一MMSE----●--D--LS:---~●_●^?-,:=:::::=::c:==::::==c:::==::::c=X:==...-.....L-......L.一.....一.L...一....】●……………1I1●1-'1-SNRin目B图2MSE与SNR的关系曲线,,—MMSE—D--LS一{\,.…,,\k,}_~...L5'e152B25疆SNRm目曩图3SER与SNR的关系曲线3结束语本文介绍了OFDM中的MMSE与LS两种信道估计算法基本原理,并进行仿真试验,从均方误差与误码率方面得出MMSE信道估计方法优于LS信道估计算法, 并分析了MMSE信道估计方法的计算计算量大于Ls信道估计算法,对将来进一步研究具有很好的参考价值.参考文献:—tiontechniquesbasedonpilotanangementinOFDM systems[J].啦Trans.OilBroadcasting.2002,48(3):223—229.[2】MoosePH.Atechniqueforo~hogonalfrequencydivi- sionmultiplexingfrequencyoffsetcorrection[J].Conaim- nications,—IEE—ETrans,1994,42(10)'.2908—2914. [3]徐庆征.OFDM系统及其若干关键技术研究[J].移动通信2004.8(8):74—76.估计[J].重庆邮电学院学报,2004,20(8):17_2O.MMsE简化算法[J】.武汉理工大学学报,27(4):120- 124.究进展[J].通信学报2oo324(11):77—80. ResearchofMMSEandLSChannelEstimationinOFDMSystemsCHENMing-ju(SchoolofAutomationandElectronicInformation,SiehuanUniversityofScience&En gineering,Zigong643000,China)mentshowsthattheMMSEchannelestimationalgorithmissuperiortotheLSchannelestimat ionalgorithminimprovementofthesystem,buttheMMSEalgorithmhasmorecomplicatedalgorithm.Keywords:OFDM;MMSE;LS∞l∞J巴3l价亡E。
SC-FDMA_系统的MMSE-FSE_算法分析

doi:10.20149/ki.issn1008-1739.2024.01.016引用格式:孙亮亮,任颖.SC-FDMA 系统的MMSE-FSE 算法分析[J].计算机与网络,2024,50(1):89-94.[SUN Liangliang,REN Ying.Analysis of MMSE-FSE Algorithm in SC-FDMA System[J].Computer and Network,2024,50(1):89-94.]SC-FDMA 系统的MMSE-FSE 算法分析孙亮亮,任㊀颖∗(北京跟踪与通信技术研究所,北京100094)摘㊀要:单载波频分多址(Single-Carrier Frequency Division Multiple Access,SC-FDMA)系统均衡器的输入信号通常是按符号间隔进行采样的,其对抽样时间十分敏感㊂在短波波段,由于多径反射显著,当多径延时接近符号周期长度时,对抽样时间敏感的缺点会被放大㊂针对短波信道的特征,研究了SC-FDMA 系统的分数间隔均衡器(Fractional Spaced Equalizer,FSE)模型,通过与符号间隔均衡器对比发现,虽然符号间隔均衡器可以补偿接收信号的频率响应,但其对短时延衰落信道的补偿效果较差;FSE 对于抽样时间的选择不敏感,在多径信道下能够获得更好的性能㊂链路仿真结果表明,在短时衰落信道环境下,FSE 的译码性能比符号间隔均衡器有最大1.5dB 的增益㊂关键词:无线通信;多径信道;单载波频分多址;分数间隔均衡器;最小均方误差中图分类号:TN914.51文献标志码:A文章编号:1008-1739(2024)01-0089-06Analysis of MMSE-FSE Algorithm in SC-FDMA SystemSUN Liangliang,REN Ying ∗(Beijing Institute of Tracking and Telecommunications Technology ,Beijing 100094,China )Abstract :The input signal of a Single-Carrier Frequency Division Multiple Access (SC-FDMA)system equalizer is generallysampled at symbolic intervals,and the symbol spaced equalizer is sensitive to the sampling time.In the shortwave band,due to strongmulti-path reflection,the shortcomings of being sensitive to the sampling time are magnified when the multi-path delay is close to the length of symbol period.According to the characteristics of the shortwave channel,the Fractional Spaced Equalizer (FSE)model of theSC-FDMA system is analyzed.By comparing FSE with the symbol spaced equalizer,it is found that although the symbol spaced equalizercan make up for the frequency response of the received signal,its compensation effect is still not good for short-delay fading channels,while FSE is insensitive to the selection of sampling time,which can achieve better performance in multipath channels.The linksimulation results show that,in the short-term fading channel environment,FSE can improve the decoding performance by 1.5dB compared to the symbol interval equalizer.Keywords :wireless communication;multi-path channel;SC-FDMA;FSE;minimum mean square error收稿日期:2023-11-140㊀引言在短波通信(频率3~30MHz)中,天波在传播过程中被电离层反射之后,不需要中继站就能实现远距离通信㊂在通信领域,其具有无可替代的地位㊂尽管当前无线电通信系统不断推陈出新,短波这一传统的通信方式仍然受到普遍的重视[1]㊂短波通信因其通信距离远㊁抗毁性强㊁使用方便㊁价格低廉与组网灵活等优点,在救灾领域以及山区㊁戈壁㊁海洋等地区广泛应用[1-2],但是短波通信也有噪声大㊁稳定性差等不足㊂短波通信的现代化改造主要方向是提高可靠性㊁容量及抗干扰能力[3-4]㊂短波通信的信道环境复杂且不稳定,会受到多径干扰㊁信道衰落等不利因素的影响[5-8]㊂当传输速率提高时,系统对采样点更敏感,因此需要研究与短波信道适配的均衡算法[9]㊂接收机的同步一般以首达径为基准,但是由于存在多径时延的不确定性,不能确保所有路径的位置都为采样点㊂假设系统采用传统的符号间隔均衡方式,多径时延为τ,符号速率为f ㊂当以首达径为基准进行同步后,次达径的位置与首达径的位置相差Δ=f τ㊂若Δ为整数,则首达径和次达径相差整数倍的符号间隔,此时如果以首达径为同步位置,次达径也在采样点上,均衡的结果相对来说比较理想㊂但当Δ不是整数倍的采样间隔时,次达径的位置会偏离采样点,均衡性能下降㊂对于高速的数据传输系统而言,这一误差会更为明显㊂均衡算法一般是利用符号间隔进行采样的㊂符号间隔均衡器对于抽样时间的选择十分敏感㊂虽然其能够在一定程度上补偿接收信号的频率响应,但是其对短时延衰落信道的补偿效果较差,而分数间隔均衡器(Fractional Spaced Equalizer,FSE)[10-11]很好地解决了这个问题㊂FSE以高采样率对输入信号进行抽样,最佳的FSE与符号间隔均衡器和匹配滤波器的组合效果接近[12]㊂FSE有较高的采样率,能够补偿更大的带宽㊂当传输速率较高时,如果信道的带宽受限,FSE具有很好的补偿增益[13]㊂除此之外,FSE对于定时相位不敏感㊂对于延时严重失真的信道,FSE仍具有很大的优势㊂文献[14]对FSE 改善符号间干扰抑制能力进行了测量分析㊂本文研究的系统工作在短波频段,使用单载波频分多址(Single-Carrier Frequency Division Multiple Access,SC-FDMA)技术㊂本文在SC-FDMA系统模型的基础上,根据分数间隔的思想,给出了一种基于最小均方误差(Minimum Mean Square Error,MMSE)优化准则[15-16]的T/2FSE,并详细说明了其工作原理㊂利用数值仿真,模拟了不同多径时延的场景,评估了1/2分数间隔MMSE均衡器方法的性能㊂仿真结果表明,在仿真信道条件下,FSE比传统符号间隔均衡器的性能最大提高了1.5dB,充分说明FSE 可以有效抑制由多径衰落造成的信号失真影响,提升接收机性能㊂1㊀系统参数本文研究的SC-FDMA系统参数如表1所示㊂表1㊀单载波模型参数参数取值工作频段/MHz20~30调制符号速率/(符号/秒)2400编码方式3/4LDPC调制方式64QAM加扰方式比特加扰交织长度/s 4.8信道多径数量L2衰落/(Hz/s)1帧长288符号(循环前缀32,数据符号长度256)发送侧IFFT长度为256,循环前缀长度为32,物理层帧结构如图1所示㊂图1㊀物理层帧结构未知数据越长,传输效率就越高,但未知数据的解调依赖于训练序列对信道的估计结果,因此训练序列的选择和设计是信道估计的关键技术㊂Zadoff-Chu序列是CAZAC的特例,由于其具备很好的自相关特性[17],可以代替UW作为训练序列使用㊂2组长度16的Chu序列重复组成长度32的循环前缀,前一个序列的后面接未知数据,起到保护间隔的作用㊂后一个序列可作为训练序列进行信道估计㊂由于系统编码方式为LDPC[18],其主要译码算法包括软判决译码[19]㊁硬判决译码和混合译码㊂软判决译码同时利用了软信息表征判决可靠性的幅度信息和符号信息进行迭代译码㊂软信息中有大量的信道信息,软判决译码充分利用了这些信道信息,可以提高译码的性能㊂综合而言,在3种LDPC译码算法中,软判决译码是最复杂的,但其对信道信息的利用率最高,译码性能也是最好的㊂因此,本文采用软判决译码算法,需要获得均衡后的信号的软信息㊂系统利用自相关方法得到训练序列处的信道冲激响应,再利用该未知数据前后各2块Chu序列的信道响应,用三阶插值方法求出该未知数据处对应的信道冲激响应㊂系统使用Turbo迭代均衡算法,Turbo 均衡是一种软输入软输出(Soft Input/Soft Output, SISO)模型,结合了均衡与译码,通过软信息在译码模块与均衡模块之间的交换来降低符号间干扰(Inter-Symbol Interference,ISI),提升系统性能㊂在进行第一次均衡时,因为没有先验的信息,因此,采用MMSE准则进行均衡㊂在后续迭代中,采用上一次均衡译码结果的先验信息,利用SIC准则进行均衡[20]㊂Turbo算法是基于软干扰抵消(Soft Interference Cancellation, SIC)的一种均衡算法,其为基于MMSE准则的一种特例[20]㊂利用SIC算法对输入信号进行MMSE估计的前提条件是先验信息完全正确[21]㊂2㊀算法设计2.1㊀MMSE/SIC准则基于MMSE最佳估计等效于线性滤波,假设滤波器的长度为N,N1及N2为因果部分和非因果部分㊂N =N 1+N 2+1,滤波系数为c k ,n ,n =-N 1,-N 1+1, ,N 2㊂将多径信道模型改写为矩阵形式,则有:y k =Hx k +ωk ,(1)式中:y k ≜[y k -N 2,y k -N 2+1, ,y k -N 1]T ,x k ≜[x k -M 2-N 2,x k -M 2-N 2+1, ,x k +M 1+N 1]T ,y k ㊁x k 为(N +M -1)ˑ1维发送信号,其中M 为信道的阶数,M =M 1+M 2+1,M 1与M 2分别为信道抽头的因果部分及非因果部分;ωk ≜[ωk -N 2,ωk -N 2+1, ,ωk +N 1]T 为噪声,H 为N ˑ(N +M -1)卷积形式的信道矩阵㊂H ≜h Hr h H r ⋱h H r éëêêêêêùûúúúúú,(2)式中:h r 为信道的反转形式㊂h r =[h M 2,h M2-1, ,h -M 1]H ㊂定义均方误差为MSE =E (x^k -x k 2),则由均方误差的最小化,可以得到对x k 的最佳估计为:x^k =E x k ()+Cov x k ,y k ()Cov y k ,y k ()-1y k -E y k ()()㊂(3)用矩阵形式表示为:x ^k =σ2x s H H H σ2ωI N +HV k HH +(σ2x -v k()Hss H H H )-1y k -H x -k +x -k Hs (),(4)式中:x -k ≜x -k -M 2-N 2,x -k -M 2-N 2+1, ,x -k +N 1+M 1[]H ,V k ≜diag(v k -M2-N 2,v k -M2-N 2+1, ,v k +M1+N1),s ≜[01ˑN 2+M 2(),1,01ˑN1+M 1()]T ㊂在调制信号功率归一化之后,首次均衡因为没有先验信息,可假设对所有的k ,满足x -k=0,∀k 和v k 为1,∀k 此时的MMSE 滤波系数为:c k =σ2x σ2ωI N +HV k H H+(σ2x -v k()Hss H H H )-1Hsv k=1,∀k=σ2ωI N +HHH ()-1Hs ,(5)式中:s ≜01ˑN 2+M 2(),1,01ˑN 1+M 1()[]T ㊂滤波过程可表示为:x ^k =c H k y k -H x -k +x -k Hs()㊂(6)基于SIC 的Turbo 均衡算法:c k =σ2x σ2ωI N +HV k H H+(σ2x -v k()Hss H H H )-1Hsv k=0,∀k=σ2xσ2ω+E h σ2xHs ㊂(7)2.2㊀FSE 工作流程FSE 利用比符号速率1/T 更快的速率对信号进行采样,缩短了均衡器抽头之间的间隔,使其为符号时间间隔的分数间隔㊂常见的FSE 系统框图如图2所示㊂图2㊀FSE 系统框图假设h (t )表示线性时不变系统的成型滤波器和信道,w (t )为基带加性高斯白噪声,则基带接收端接收到的信号可以表示为:y (t )=ðɕn =-ɕx nh (t -nT -τ)+w (t ),(8)式中:x (n )为符号序列,T 为符号间隔,τ为任意时间延迟㊂在接收端,对接收信号使用T /2的采样间隔进行采样,接收到的序列可以表示为:y kT 2()=ðɕn =-ɕx n h k T 2-nT -τ()+w k T2()㊂(9)T /2间隔的FSE 出端可以写成接收端的信号与滤波器的卷积:x^k =ð2N -1i =0c iy (k -i )T2()㊂(10)为了简化抽头系数的计算,FSE 有2种不同的离散时间模型:多速率模型及多信道模型,分别说明了FSE 的空间及时间分集㊂因为这2种模型是等价的,因此本文只分析多信道模型,其原理框图如图3所示㊂图3㊀FSE 多信道模型原理框图假设只保存了2倍下采样时的偶数抽头的序列,则接收信号表示为:r even n=x^2n =ð2N -1i =0c iy nT -iT 2()=ðN -1i =0c 2iy ((n -i )T )+c 2i +1y (n -i )T -T2()(),(11)reven n=ðN -1i =0c 0i y0n -i+c 1i y 1n -i(),(12)式中:c 0i =c 2i ,c 1i =c 2i +1,y 0i =y (nT ),y 1n=y nT -T 2()㊂c 0i 和c 1i 分别表示偶数序列和奇数序列的子均衡器,y 0n和y 1n分别表示接收到序列的偶数部分和奇数部分㊂接收信号的偶数序列和奇数序列的符号间隔信道冲激响应分别为h 0n =h (nT -τ)及h 1n =h (nT -T /2-τ),对应的信道噪声分别为w 0n=w (nT )及w 1n=w ((2n -1)(T /2))㊂将接收信号改写为:y 0n =ð1x 1h 0n -1+w 0n ,(13)y 1n =ð1x 1h1n -1+w 1n ㊂(14)由于在信道的冲激响应中已经考虑了信道任意延迟τ,偶数和奇数的子信道定义不具有实际意义,仅存在符号上的区别㊂因此可以舍弃r even n 的偶数标号,用r n 表示符号间隔输出,此时接收信号表达式如下:㊀㊀r n =ðN -1i =0c 0i ð1x 1hn -i -1+w 0n -i ()+ðN -1i =0c 1ið1x 1h1n -i -1+w 1n -i ()=x n ∗c 0n ∗h 0n +c 1n ∗h 1n ()+c 0n ∗w 0n +c 1n ∗w 1n ,(15)式中:∗代表卷积㊂由式(15)可知,r n 是2个符号间隔均衡器的叠加结果㊂3㊀仿真分析本文所采用的系统整体结构如图4所示㊂图4㊀系统框图㊀㊀数据在发送端进行了4倍的上采样,假设上采样之后,在每4个样点中,第一个样点位置为最佳的采样位置,则在接收端进行2倍下采样时存在2种情况:从奇数点采样及从偶数点采样㊂本文通过数值仿真,分析了2种情况下的FSE 以及最佳采样位置处的符号间隔均衡器,如图5所示,从奇数点开始采样的FSE 等效于偏差最大采样符号间隔均衡器和最佳采样的组合,而从偶数点开始采样则与2个非最佳采样符号间隔均衡器的叠加等效㊂仿真设置了3种信道模型,多径数目均为2,在3种模型中,两径到达时间差分别为1.9㊁2.0㊁2.1ms,首达径和次达径的功率相等,符号速率及采样速率分别为2400符号/秒㊁9600Hz,则两径延时对应的采样点数分别为18㊁19㊁20㊂假设系统在首达径位置进行了准确的位同步,下采样之后,τ在 2.1~1.9ms 变化过程中,符号间隔均衡器首达径一直处于最佳采样点上,而第二径由采样点位置逐渐偏离㊂在τ=1.9ms 时偏离至2个最佳采样点正中间位置,此时对应的偏差达到最大值;对于FSE,由于其等价于2个符号间隔均衡器的叠加,τ在2.1~1.9ms 的变化过程中,存在2种情况:2个非最佳采样均衡器的叠加和最佳采样与偏差最大采样均衡器叠加㊂系统仿真计算误码率的基数是1000帧,仿真结果如图6所示㊂由图6可以看出,τ=2.1ms 时性能最好;τ=2.0ms 时,性能略有下降;τ=1.9ms 时性能下降十分明显,与其他2种情况相差约1dB㊂由此可知,误码率随着采样点和次达径的偏离增大而增大㊂在仿真时,由于已经精确地同步了首达径,因此在符号间隔均衡中,无法利用精确的位同步来避免该问题㊂图5㊀FSE采样时间图6㊀符号间隔均衡器在不同时延下的BER㊀㊀此外,系统采用的是多信道模型,即FSE 等效于2个符号间隔均衡器输出的叠加㊂仿真结果如图7所示㊂图7㊀FSE1(奇)在不同时延下的BER (X )由图7可知,随着τ的变化,FSE 接收机的误码率并没有明显的改变,FSE 对多径时延不敏感,由此也证实了FSE 对采样点误差不敏感㊂与符号间隔均衡器最好的性能(τ=2.1ms)相比,FSE 带来的解调译码性能改善约0.5dB@BER =10-4;与符号间隔均衡器最差的性能(τ=1.9ms)相比,FSE 带来的解调译码性能改善约1.5dB@BER =10-4㊂通信接收机满足2倍符号采样率,使用2倍符号采样率的FSE 均衡器并不会增加射频前端和ADC 的成本,MMSE 均衡模块的计算复杂度和信道估计模块比符号间隔均衡器提高1倍,导致基带处理资源的开销增加了大约5%㊂4㊀结束语FSE 的时域采样率比符号间隔均衡器更高,其频率响应的带宽也更宽,能够解决高频区间的频响失真问题㊂在短波信道场景,FSE 均衡器对于多径时延较小的信道效果显著㊂通过对SC-FDMA 系统的分析可知,FSE 均衡器能够提升复杂多径信道接下收机性能,其他通信系统也可以参考SC-FDMA 系统的方法㊂参考文献[1]㊀王金龙,陈瑾,徐煜华.短波通信技术研究进展与发展需求[J].陆军工程大学学报,2022,1(1):1-7.[2]㊀ELIARDSSON P,AXELL E,STENUMGAARD P,et al.Military HF Communications Considering UnintentionalPlatform-generated Electromagnetic Interference [C ]ʊ2015International Conference on Military Communica-tions and Information Systems (ICMCIS).Cracow:IEEE,2015:1-6.[3]㊀刘运红.短波通信链路建模与性能分析[D].成都:电子科技大学,2018.[4]㊀陈立伟,谭志良,崔立东.基于短波跳频电台的抗干扰算法的实现[J].计算机测量与控制,2015,23(11):3721-3723.[5]㊀梅天凤.OFDM应用在短波通信中的信道估计技术的研究[D].武汉:华中科技大学,2007.[6]㊀LI W,RUAN L,XU Y F,et al.Exploring Channel Diversityin HF Communication Systems:A Matching-potential GameApproach[J].China Communications,2018,15(9):60-72.[7]㊀WATTERSON C,JUROSHEK J,BENSEMA W.Experi-mental Confirmation of an HF Channel Model[J].IEEETransactions on Communication Technology,1970,18(6):792-803.[8]㊀ITU.Testing of HF Modems with Bandwidths of Up toAbout12kHz Using Ionospheric Channel Simulators:ITURecommendation ITU-R F.1487[S].[s.l.]:ITU,2000:61-95.[9]㊀李合生,赵明生,吴佑寿.一种短波通信盲信道快速分离算法[J].通信学报,2003,24(7):59-65. [10]赵太飞,刘龙飞,王晶,等.无线紫外光散射通信中的改进CMA-FSE盲均衡算法[J].通信学报,2019,40(3):102-108.[11]TREICHLER J R,FIJALKOW I,JOHNSON C R.Frac-tionally Spaced Equalizers[J].IEEE Signal ProcessingMagazine,1996,13(3):65-81.[12]张贤达,保铮.通信信号处理[M].北京:国防工业出版社,2000.[13]ZHENG X Q,DING H,ZHAO F,et al.A50-112-Gb/sPAM-4Transmitter with a Fractional-spaced FFE in65-nm CMOS[J].IEEE Journal of Solid-State Circuits,2020,55(7):1864-1876.[14]LEE J W,BAE C H,KIM Y,et al.Measurement of Inter-symbol Interference Jitter by Fractional Oversampling forAdaptive Equalization[J].IEEE Transactions on Circuitsand Systems II:Express Briefs,2012,59(11):716-720.[15]CIOFFI J M,DUDEVOIR G P,EYUBOGLU M V,et al.MMSE Decision-feedback Equalizers and Coding.II.Cod-ing Results[J].IEEE Transactions on Communications,1995,43(10):2595-2604.[16]LUPUPA M,HADJILOUCAS S.Fractional-order SystemIdentification and Equalization in Massive MIMO Systems[J].IEEE Access,2020,8:86481-86494. [17]KHAN F.LTE for4G Mobile Broadband Air InterfaceTechnologies and Performance[M].New York:CambridgeUniversity Press,2009.[18]GALLAGER R G.Low-density Parity-check Codes[J].IRETransactions on Information Theory,1962,8(1):21-28.[19]LUCAS R,FOSSORIER M P C,KOU Y,et al.IterativeDecoding of One-step Majority Logic Deductible CodesBased on Belief Propagation[J].IEEE Transactions onCommunications,2000,48(6):931-937. [20]LAOT C,BIDAN R L,LEROUX D.Low-complexityMMSE Turbo Equalization:A Possible Solution for EDGE[J].IEEE Transactions on Wireless Communications,2005,4(3):965-974.[21]OTNES R.Fractionally Spaced Linear MMSE TurboEqualization[C]ʊ200412th European Signal ProcessingConference.Vienna:IEEE,2004:465-468.作者简介孙亮亮㊀男,(1981 ),副研究员㊂主要研究方向:航天测控㊂(∗通信作者)任㊀颖㊀女,(1984 ),硕士,助理研究员㊂主要研究方向:航天测控㊂。
基于MATLAB的MIMO-OFDM通信系统的仿真

基于MATLAB的MIMO-OFDM通信系统的仿真0 引言5G技术的逐步普及,使得我们对海量数据的存储交换,以及数据传输速率、质量提出了更高的要求。
信号的准确传播显得越发重要,随之而来的是对信道模型稳定性、抗噪声性能以及低误码率的要求。
本次研究通过构建结合空间分集和空间复用技术的MIMO信道,引入OFDM 技术搭建MIMO-OFDM 系统,在添加保护间隔的基础上探究其在降低误码率以及稳定性等方面的优异性能。
1 概述正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)技术通过将信道分成数个互相正交的子信道,再将高速传输的数据信号转换成并行的低速子数据流进行传输。
该技术充分利用信道的宽度从而大幅度提升频谱效率达到节省频谱资源的目的。
作为多载波调制技术之一的OFDM 技术目前已经在4G 中得到了广泛的应用,5G 技术作为新一代的无线通信技术,对其提出了更高的信道分布和抗干扰要求。
多输入多输出(Multi Input Multi Output,MIMO)技术通过在发射端口的发射机和接收端口的接收机处设计不同数量的天线在不增加频谱资源的基础上通过并行传输提升信道容量和传输空间。
常见的单天线发射和接收信号传输系统容量小、效率低且若出现任意码间干扰,整条链路都会被舍弃。
为了改善和提高系统性能,有学者提出了天线分集以及大规模集成天线的想法。
IEEE 806 16 系列是以MIMO-OFDM 为核心,其目前在欧洲的数字音频广播,北美洲的高速无线局域网系统等快速通信中得到了广泛应用。
多媒体和数据是现代通信的主要业务,所以快速化、智能化、准确化是市场向我们提出的高要求。
随着第五代移动通信5G 技术的快速发展,MIM-OFDM 技术已经开始得到更广泛的应用。
本次研究的MIMO-OFDM 系统模型是5G的关键技术,所以对其深入分析和学习,对于当下无线接入技术的发展有着重要的意义。
PLC信道特性分析及建模仿真

3) 冲 噪声 : 式 为衰 减 的正 弦 波 或衰 减正 脉 形 弦波 的叠 加 , 但波 形 的形式 没有 严格 的限制 , 它对 数 据 传 输 的影 响程 度 主 要 由脉 冲 的幅 值 、 宽度 和
间 隔时 间 决 定 。据 观察 , 数 脉 冲 的包 络 呈 三角 多 形 且 脉 冲的 下 降较 上 升 沿 长 , 因此 仿 真 中利用 三
12 信 道 多 径 效 应 .
由 于低 压 电力 线 连 接 的负 载 阻 抗 不 断 变 化 ,
是 非 均 匀 不 平 衡 的传 输 线 。因此 , 号在 传 输 过 信
程 中遇 到反射 、 波等 复杂 情 况 时 , 能会 由不 同 驻 可
2 低 压 电力 线 载 波 通 信 信 道 模 型 的
一 Z 是 _ N 式 中: ( ) 一 个 可 变 的平 均值 , ( ) 自回归 Z是
h)e取 (=- t
线 路 长度 。
[S一 )c ) 4 c( + 一 ]() lt 6
( R 部 分 。使用 均 值为 0 方 差 为 1的 白噪声 , A ) 、 利
与 工频 同步 的周期 性脉 冲 噪声 和不 同步 的冲激 噪 声。一般来 说 , 3种噪声 的 幅度均 方根值 随 时问 前 变化 很 慢 , 因此 把 它们 归 为背景 噪 声 , 而后 2种 由 于 幅 度变 化 很快 , 以认 为是 冲 激 噪声 。 冲激 噪 可
式 中: ) 、 分 别 为第 i 子 载 波 的 幅度 、 A( 、 f 个 频 率 和相 角 。其 中幅度 ( 可 以用 常数或者 调 幅广 ) 播 信 号来 近 似 , 角 在 [,7] 间 随机 产 生 , 相 02【 之
多径信道仿真课程设计

多径信道仿真课程设计一、课程目标知识目标:1. 理解多径信道的概念,掌握其产生原因及影响;2. 学习多径信道仿真的原理和常用仿真方法;3. 掌握利用相关软件进行多径信道仿真的操作步骤。
技能目标:1. 能够运用所学知识,分析实际通信过程中多径信道的影响;2. 培养学生运用仿真软件进行多径信道仿真的能力;3. 提高学生解决实际通信问题,优化通信系统性能的技能。
情感态度价值观目标:1. 培养学生对通信工程领域的兴趣,激发学习积极性;2. 培养学生的团队合作精神,提高沟通与协作能力;3. 增强学生面对实际问题时的自信心,培养勇于挑战、不断探索的精神。
本课程针对高中年级学生,结合学科特点,注重理论联系实际,以实际通信问题为载体,提高学生对多径信道的认识。
课程设计考虑学生的认知水平和学习兴趣,通过讲解、演示、实践等多种教学手段,使学生掌握多径信道仿真的相关知识。
在教学过程中,关注学生的个体差异,鼓励学生积极参与,培养其独立思考和解决问题的能力。
通过本课程的学习,使学生能够达到以上所述的知识、技能和情感态度价值观目标,为后续学习打下坚实基础。
二、教学内容1. 多径信道基本概念:介绍多径信道的定义、产生原因及分类;- 教材章节:第二章第二节“无线信道特性”2. 多径信道仿真原理:讲解多径信道仿真的基本原理和方法;- 教材章节:第三章第三节“信道仿真技术”3. 多径信道仿真软件操作:指导学生掌握常用多径信道仿真软件的使用方法;- 教材章节:第四章第二节“信道仿真软件及其应用”4. 实际案例分析:分析实际通信系统中多径信道的影响,提出解决方案;- 教材章节:第五章“实际通信系统中的信道问题”5. 课堂实践:组织学生进行多径信道仿真实验,巩固所学知识;- 教材章节:第六章“信道仿真实验”教学内容安排与进度:第一课时:多径信道基本概念第二课时:多径信道仿真原理第三课时:多径信道仿真软件操作第四课时:实际案例分析及课堂实践教学内容旨在保证科学性和系统性,结合教材章节内容,注重理论与实践相结合,使学生能够全面掌握多径信道仿真的相关知识。
多径时变信道模型仿真及性能分析

多径时变信道模型仿真及性能分析
多径时变信道模型是一种模拟无线信道传输中存在的多径传播效应以
及随时间变化的信道时变性质的模型。
在无线通信中,信号在传播过程中
会经历多个路径,因此到达接收端的信号由多个路径传播并叠加在一起。
而时变性质则是指信道传输参数随时间变化的特性。
为了对多径时变信道进行模拟仿真并进行性能分析,首先需要选择合
适的信号模型。
常用的信号模型包括瑞利信道模型和高斯信道模型。
其中,瑞利信道适用于室外环境,主要考虑到多径传播效应;高斯信道适用于室
内环境,主要考虑到噪声的影响。
在仿真中可以根据具体需求选择合适的
信号模型。
接下来,需要确定仿真的参数。
多径时变信道模型的参数包括多径时延、多径衰落、多径幅度等。
这些参数可以根据实际场景进行设置,或者
通过测量获取。
在仿真过程中,可以通过设置不同的参数来模拟不同的信
道特性和环境。
进行性能分析时,常用的指标包括误码率、信噪比、信道容量等。
可
以通过对仿真结果进行统计分析得到不同信道条件下的性能指标,并与理
论值进行对比。
总结起来,多径时变信道模型的仿真和性能分析是针对无线通信中存
在的多径传播效应和信道时变性质进行的。
这可以通过选择合适的信号模型、参数设置和仿真工具来实现。
在仿真过程中,可以对不同的信道条件
进行模拟,并通过性能分析来评估系统的性能。
多径衰落信道的典型特征分析及仿真研究

无 线 通信 中 , 射端 发 射 的 电波经 过无 线 时 发
间 色散 信 道 的多径 传 播 , 达接 收端 接 收 天线 的 到 不 同路径 的电 波具有 不同 的时延 。如果无 线信 道 的时 间色 散对 接 收信 号 的形 状 没有 明显 的影 响 , 亦 即不 同路 径时延 差相 对远小 于调制 信息 的符 号
道, 窄带 信道 称 为非 频 率选 择 性衰 落 信道 或 平坦 衰 落信道 。本 文通过 理论 分析 和仿真来 阐述 多径
收 稿 日期 :09年 9 3 20 月 0日
总第 10期 3
胡凯 : 多径 衰落信 道 的典 型特 征分析 及仿 真研 究
4 3
相关 时 间 内信 道 的 冲击 响应 变 化不 是 很 大 , 么 那 信号 经历 几乎 同样 的 衰落 , 果 信 号 的持 续 时 间 如 大于 信道 的相 关 时 间 , 么 信 道 的相 关 特 性 已经 那 超过 了相关 时 间值 , 道 的冲击 响应发生 了改变 , 信 自然影 响 了信 号 的传 输 , 致 了信 号 经 历 不 同 的 导 衰落 。也就是 说 , 如果 基 带 信号 带 宽 的倒 数 大 于 信道 的相关 时 间 , 么信 号 受 到 的衰 落 就会 发 生 那
衰落信 道 的基 本 特性 以及 对信 号 所 产生 的影 响 , 为信 道仿真 提供 了参考 。
1 多径 衰 落 信 道 基 本 特 性
1 1 时 间选择性 与频 率选择 性 .
持续 时 间 , 时无 线通 信系统 称为 窄带 系统 , 线 此 无 信道 可 以使 用 窄带 信 道模 型 来描 述 , 之无 线 通 反
一
引起 的信 道 频率 色 散 , 成 了传 播 信道 的时 间选 造
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课程设计名称:通信原理课程设计
专业班级:
学生姓名:
学号:
指导教师:
课程设计时间:
1 需求分析
给定单频信号,使其经过多径信道,观察信号的变化,分析多经信道对传播信号的影响。
本次课程设计要求分析多径信道对信号的影响,信号选用单频信号,选中20条衰减相同,时延的大小随时间变化的路径。
任务要求如下:
1.用MATLAB产生一个幅度为1、频率为10Hz的单频信号,使其经过20条路径传输,设这20条路径的衰减相同,但时延的大小随时间变化,每径时延的变化规律为正弦型,变化的频率从0-2Hz随机均匀抽取。
仿真其输出波形及频谱。
2.分析多径信道对传输信号的影响。
2 概要设计
↓
↓
↓
此次课程设计是关于信号经过多径传输后变化的分析,所用的仿真软件是matlab,多径传播对信号的影响称为多径效应,会对信号传输质量造成很大的影响。
本次课程设计是考察多径信号对单频正弦信号产生频域弥散的验证。
所使用的主要函数如下:
1.si=a0*cos(2*pi*f0*t)。
此函数是用来产生单频信号。
2.r=rand(1,20)*2。
此函数用来产生随机的时延。
3.sf=fft(s)。
此函数用来把时域变换到频域。
4.for end。
此函数用来产生循环,计算多次时延。
5.abs(n)。
此函数用来得出绝对值。
3 运行环境
硬件环境:win7/windows xp/
软件系统:Matlab软件
4 开发工具和编程语言
开发工具:MATLAB 7.1
软件语言:Matlab编程语言
5 详细设计
多径效应指电波传播信道中的多径传输现象所引起的干涉延时效应。
在实际的包含所有频率的无线电波传播信道中,常有许多时延不同的传输路径。
各条传播路径会随时间变化,参与干涉的各分量场之间的相互关系也就随时间而变化。
由此引起合成波场的随机变化。
从而形成总的接收场的衰落。
因此多径效应是衰落的重要原因。
在此对多径效应对单频信号的影响进行仿真分析。
设计的思想原理比较简单,首先需要产生一个单频信号,然后经由多径信道时延传输,得出传输后结果,最后对结果进行分析。
发送的单频信号为si=a0*cos(2*pi*f0*t)
振幅衰减为0.8,时延v=abs(sin(2*pi*r(i)*t))
信道m20
s0=a1*cos(2*pi*f0*(t-v))
接收信号s=sum(s)
函数1.
r=rand(1,20)
此函数用来产生随机的时延
函数2.
si=a0*cos(2*pi*f0*t)
此函数用来产生单频信号
函数3.
sf=fft(s)
此函数用来使用傅立叶变换将信号变换到频域
函数4.
for i=1:m
v=abs(sin(2*pi*r(i)*t));
s0=a1*cos(2*pi*f0*(t-v));
s=s+s0
end
此函数用来计算20次延时后的信号。
其中for 函数用来产生20次循环。
v=abs(sin(2*pi*r(i)*t)),v为时延的绝对值,abs函数用来取绝对值。
s0=a1*cos(2*pi*f0*(t-v)),s0为经历一次时延后的信号。
s=s+s0,s为多次时延后的信号。
给出所需各个初值
f0=10;
a0=1;
m=20;
a1=0.8;%初值
t=0:0.001:2;
抽取随机的时延
r=rand(1,20)*2;
给出生成单频信号
si=a0*cos(2*pi*f0*t);
计算经由多径时延后的信号
s=0;
for i=1:m
v=abs(sin(2*pi*r(i)*t));
s0=a1*cos(2*pi*f0*(t-v));
s=s+s0
end
s=sum(s);
变换到频域分析
s0f=fft(si);
sf=fft(s);%傅里叶变换
给出运行结果图
figure(1)
subplot(2,1,1)
plot(t,si);xlabel('t');ylabel('si');title('单频信号');%单频输入信号时域波形
subplot(2,1,2)
plot(t,s);xlabel('t');ylabel('s');title('多径信道接收信号');%接收
信号时域波形
figure(2)
subplot(2,1,1)
plot(abs(s0f));xlabel('f');ylabel('s0f');title('单频信号频谱');%单频信号频谱
subplot(2,1,2)
plot(abs(sf));xlabel('f');ylabel('sf');title('多径信道后信号频谱');%多径传输后接受频谱
6 调试分析
对于本次模拟仿真分析,最开始没有进行傅立叶变换,所以仅仅有时域上上的结果,对频域上反而没有进行分析,而这恰恰是不合理的,经同学帮助后添加sf=fft(s)这一函数并给出其结果运行图,然后很容易就分析出了信号变化和多径影响。
代码的编写也出现了一些小小的问题,例如分号的错误使用,经常有一些位置是多了分号而提示错误,这也说明了我对matlab 的基本功掌握不够,以后还要多加练习,才能更好的使用这一有力工具。
7 测试结果
-1-0.5
0.5
1
t
s i
单频信
号-100
10
20t s 多径信道接收信号
图一:时域多径传输信号衰落分析图
0500
1000
1500
f
s 0f
单频信号频谱
0500
1000
1500
f s f
多径信道后信号频谱
图二:频域多径传输信号衰落分析图
由图一可知,单频信号经多径信道后,接收信号的包络随时间随机起伏;由图二看出,单频信号的频谱为两个冲击,而多径传输后频谱变为窄带频谱。
这是因为在多径传播的随参信道中,衰耗是恒定的,然而时延是随机变化的,因此接收到的信号便是各路径时延随时间变化的各路径的合成。
因为随机时延的存在,导致了包络的起伏,同时时延误差导致了频率上出现一系列频率间隔,形成如上的频谱图。
参考文献
1、《MATLAB 通信仿真开发手册》 国防工业出版社 孙屹
2、《现代通信系统分析与仿真-MATLAB 通信工具箱》西安电子科技大学出版社 李建新
3、《现代通信原理》 清华大学出版社 曹志刚著
4、教学用“通信原理”教材
5、教学用“matlab ”教材
心得体会
本次试验是针对于通信原理的课程设计,但是在实际过程中发现,确切的说此次的课程设计是MATLAB,高频和通信原理,数字信号处理等课程知识的融合,并不仅仅是简简单单的一门课程知识的应用
作为电子信息工程专业的学生,信号的处理和通信系统是我们的主要研究对象,今后的专业方向的工作一般也和这两方面有关,在此之中,通信原理是我们的重要专业课程。
我们是在上个学期学习的通信原理,通过此次的课程设计,相当于把上学期的重要知识复习了一遍,同时对多径效应对信号的影响有了更深刻的认识和理解。
通过对单频信号经过多径传输后结果信号的分析,认识到了多径传输效应对信号的巨大危害,同时对滤波器的MATLAB实现有了进一步的实践。
平时理论上我们想当然的知识,实践起来却并非如此,对于理论结合实际有了更深刻解读。
此外,我更深的认识到,通信是一门涉及知识面很广的技术,不仅仅限于将课本的知识熟练掌握,现代通信技术的发展日新月异,要想赶上通信的发展,我们还有很长的一段路要走。